본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 자율 AI 에이전트가 인간이 생성한 콘텐츠를 모방하는 능력이 정보 생태계의 다양성과 민주적 가치에 미치는 영향에 대한 질문을 제기하며, 뉴스라는 맥락에서 AI 기반 모방을 조사하기 위한 대규모 시뮬레이션 프레임워크를 소개합니다. 두 가지 서로 다른 모방 전략을 초기 다양성이 다른 여러 정보 환경에서 체계적으로 테스트하여 AI 생성 기사가 콘텐츠를 균일하게 동질화하지 않음을 보여줍니다. 대신 AI의 영향은 맥락에 크게 의존적이며, 초기 동질적인 뉴스 환경에서는 가치 있는 다양성을 도입하지만, 초기 이질적인 환경에서는 다양성을 감소시킬 수 있습니다. 이러한 결과는 정보 환경의 초기 다양성이 AI의 영향을 결정하는 중요한 요소임을 보여주며, AI 기반 모방이 다양성을 위협한다는 가정에 이의를 제기합니다. 초기 정보가 동질적인 경우 AI 기반 모방은 관점, 스타일, 주제를 확장할 수 있습니다. 이는 정보 다양성이 시민들에게 대안적인 관점을 제시하고, 편견에 도전하며, 서술적 독점을 방지함으로써 풍부한 공론을 촉진하는 뉴스 맥락에서 특히 중요하며, 이는 탄력적인 민주주의에 필수적입니다.
